mysql常用语法

本文详细介绍如何使用SQL进行数据库的基本操作,包括创建与删除数据库、显示数据库列表、创建表、删除表、修改表名、增加与删除字段、插入与删除数据等。通过实际案例展示SQL的强大功能。

# 查看数据库中所有表的名称

db_bank:查看的数据库名称

select table_name from information_schema.tables where table_schema='%s' and table_type='base table'" % db_bank

# 查询以sto开头的表

show tables like 'sto%';

------------------------------------------------------------

原文:http://www.cnblogs.com/zhangzhu/archive/2013/07/04/3172486.html

---------------------------------------数据库操作------------------------------------------------------------

# 创建数据库test

create database test

# 删除数库test

drop database test;

# 显示数据库

show databases;

-------------------------------------------表操作------------------------------------------------------------

# 创建表

create table <表名> ( <字段名1> <类型1> [,..<字段名n> <类型n>]);

 create table t_test(

id int(4) not null primary key auto_increment,

name char(20) not null,

sex int(4) not null default '0',

degree double(16,2));

# 删除表

drop table t_test

修改表名

rename table 原表名 to 新表名;

如:在表MyClass名字更改为YouClass

rename table MyClass to YouClass;

-----------------------------------------表字段操作----------------------------------------------------------

# 增加字段

alter table 表名 add字段 类型 其他;

如:在表t_test中添加了一个字段passtest,类型为int(4),默认值为0

alter table t_test add passtest int(4) default '0'

加索引

alter table 表名 add index 索引名 (字段名1[,字段名2 …]);

例子:alter table employee add index emp_name (name);

加主关键字的索引

alter table 表名 add primary key (字段名);

例子:alter table employee add primary key(id);

加唯一限制条件的索引

alter table 表名 add unique 索引名 (字段名);

例子:alter table employee add unique emp_name2(cardnumber);

alter table 表名 drop index 索引名;

例子: alter table employee drop index emp_name;

修改原字段名称及类型:

ALTER TABLE table_name CHANGE old_field_name new_field_name field_type;

删除字段:

ALTER TABLE table_name DROP field_name;

-------------------------------------------表数据操作------------------------------------------------------

增:

insert into <表名> [( <字段名1>[,..<字段名n > ])] values ( 值1 )[, ( 值n )]

# 增加一条数据

insert into t_test values('1','root')

# 增加多条数据

insert into t_test(id,name) values('1','root'),('2','root1');

删:

如:删除表 t_test中id为1 的记录

delete from t_test where id=1;

# 删除t_test表中所以的记录

delete from t_test

改:

update t_test set name='Mary' where id=1;

查:

如:查看表 t_test 中前2行数据

select * from t_test order by id limit 0,2;

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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